В науке футурологии одним из основных методов является анализ текущих инвестиций в определенные исследования. Футурология исходит из того, что в том, куда никто ничего не вкладывает, никаких фундаментальных изменений можно не предвидеть (хотя, конечно, могут быть неожиданные открытия, которые перепутают все карты, но научно предсказать их все равно невозможно). Соответственно, если куда-то кто-то вкладывается (например, известно, что огромные средства сейчас тратятся на прикладную генетику и микробиологию), то можно с некоторой вероятностью ожидать, что там что-то да получится. Дальше эти ученые идут и спрашивают людей, которые в этих областях что-то делают, какие цели те преследуют и в какие сроки, с их точки зрения, эти цели достижимы. А дальше делают поправку на оптимизм, подключают свое воображение и анализ, и достраивают картину мира, в которой есть то, что к тому времени уже сделали эти люди.
Предлагаю и нам на короткое время заняться любительской футурологией. Мы попытаемся ответить на простой вопрос: куда нас заведет гонка процессоров?
Совершенно точно известно, что пока никто не собирается прекращать значительные инвестиции в разработку новых, более производительных процессоров. Очевидно, что пока параллельно идут поиски методов замены кремниевых транзисторов на принципиально новые логические элементы, производители будут пытаться выжать максимум из существующих технологий. Как это можно сделать? Во-первых, увеличивая количество процессоров на кристалл, а во-вторых специализируя процессоры, что позволит им более эффективно выполнять частные задачи. Собственно, никакой особой футурологии здесь и не нужно: этот процесс идет полным ходом прямо сейчас.
Но вот вопрос: надо бы понять, чем же загрузить все эти процессорные мощности, чтобы обеспечить на них спрос? Сегодня большинство процессоров, фактически, простаивает. Средняя загрузка центрального процессора в среднестатистической машине не превышает нескольких процентов. Очевидно, нужны какие-то достаточно массовые задачи, требующие больших вычислительных мощностей. Какие это могут быть задачи?
Есть у меня один сценарий. Мне кажется, что будущее за компьютером — сборщиком и анализатором информации из окружающей действительности. Он будет пытаться копить, систематизировать и выявлять паттерны, на основе которых можно принимать решения. В частности, он может учиться повадкам хозяина, узнавать его, подстраиваться под него, его настроение, привычки и желания. Он может быть умным агентом, который ищет и находит в сети для хозяина то, что ему интересно, на основе понимания смысла текстов. Все это, так или иначе, задачи распознавания. Мы регулярно видим успешные коммерческие применения подобных технологий. Достаточно вспомнить распознавание жестов для управления играми в XBox, распознавание лица сидящего перед компьютером веб-камерами, распознавание лиц в программах, хранящих фотографии. Судя по всему, этим много кто занимается, и это направление активно развивается.
Как продолжение первого варианта можно представить себе обратную задачу: воссоздание действительности на основе полученных данных, реалистичные виртуальные миры, создаваемые компьютерами на основе собственных наблюдений и объединенные в сети, обменивающиеся друг с другом информацией. Дальше можно думать, для чего это все может понадобиться.
Но самое главное, это займет все нынешние и будущие процессоры серьезно и надолго: задачи распознавания требуют больших вычислительных мощностей.
Предлагаю и нам на короткое время заняться любительской футурологией. Мы попытаемся ответить на простой вопрос: куда нас заведет гонка процессоров?
Совершенно точно известно, что пока никто не собирается прекращать значительные инвестиции в разработку новых, более производительных процессоров. Очевидно, что пока параллельно идут поиски методов замены кремниевых транзисторов на принципиально новые логические элементы, производители будут пытаться выжать максимум из существующих технологий. Как это можно сделать? Во-первых, увеличивая количество процессоров на кристалл, а во-вторых специализируя процессоры, что позволит им более эффективно выполнять частные задачи. Собственно, никакой особой футурологии здесь и не нужно: этот процесс идет полным ходом прямо сейчас.
Но вот вопрос: надо бы понять, чем же загрузить все эти процессорные мощности, чтобы обеспечить на них спрос? Сегодня большинство процессоров, фактически, простаивает. Средняя загрузка центрального процессора в среднестатистической машине не превышает нескольких процентов. Очевидно, нужны какие-то достаточно массовые задачи, требующие больших вычислительных мощностей. Какие это могут быть задачи?
Есть у меня один сценарий. Мне кажется, что будущее за компьютером — сборщиком и анализатором информации из окружающей действительности. Он будет пытаться копить, систематизировать и выявлять паттерны, на основе которых можно принимать решения. В частности, он может учиться повадкам хозяина, узнавать его, подстраиваться под него, его настроение, привычки и желания. Он может быть умным агентом, который ищет и находит в сети для хозяина то, что ему интересно, на основе понимания смысла текстов. Все это, так или иначе, задачи распознавания. Мы регулярно видим успешные коммерческие применения подобных технологий. Достаточно вспомнить распознавание жестов для управления играми в XBox, распознавание лица сидящего перед компьютером веб-камерами, распознавание лиц в программах, хранящих фотографии. Судя по всему, этим много кто занимается, и это направление активно развивается.
Как продолжение первого варианта можно представить себе обратную задачу: воссоздание действительности на основе полученных данных, реалистичные виртуальные миры, создаваемые компьютерами на основе собственных наблюдений и объединенные в сети, обменивающиеся друг с другом информацией. Дальше можно думать, для чего это все может понадобиться.
Но самое главное, это займет все нынешние и будущие процессоры серьезно и надолго: задачи распознавания требуют больших вычислительных мощностей.